数据服务

2022 年 12 月，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》创新性地提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等"三权分置"的中国特色数据产权制度，进一步推动数据要素化发展。2023 年 3 月，《党和国家机构改革方案》提出组建国家数据局，负责协调推进数据要素基础制度建设，表明我国将加快数据资源整合共享和开发利用，统筹数字经济高质量发展。

高原医疗数据中心通过注册申请的方式进行数据服务与分享，通过追踪成果转化、创建数据共享环境、支撑产品和技术研发、认可数据贡献等手段促进科学数据共享和数据增值，通过支撑科技创新和成果转化来提升科学价值和经济价值，营造良好的数据共享使用生态。

中心通过智能合约自动追踪数据引用与成果转化（如论文、专利），并建立"数据-成果-效益"反馈闭环，动态更新数据价值评估数据平台确立成果反馈机制追踪数据转化结果。开放共享的理念和策略产生了数据资源"虹吸效应"，进一步促进数据来源广度增加和更新速度提高，助推平台的建设发展和数据的深度利用。

平台工具

医学影像预处理工具
ITK-SNAP + SimpleITK

功能：医学图像分割（半自动标注）、3D可视化、格式转换（DICOM/NIfTI）与配准。

特点：支持区域生长算法生成金标准标签，与深度学习框架（如PyTorch）无缝集成。

应用场景：脑肿瘤分割、多中心数据空间对齐。

Med-ImageTools

功能：标准化医学数据处理流水线（CT/CBCT数据清洗、轮廓命名法兼容）。

特点：遵循临床数据规范，提供胰腺CT-CBCT-SEG等开源数据集接口。

应用场景：放射治疗计划中的多模态数据融合。

时序信号与文本处理工具
BioSPPy

功能：心电（ECG）、脑电（EEG）信号滤波、特征提取与频谱分析。

特点：支持Python脚本化处理，可与LSTM/Transformer模型集成。

MedCAT

功能：电子病历实体识别与标准化（如ICD编码映射）。

特点：基于BERT的医学NLP模型，支持非结构化文本解析。

医学影像深度学习框架
NiftyNet

功能：支持2D/3D/4D医学图像分割（如肿瘤、器官），内置HighRes3DNet、V-Net等模型。

特点：多GPU训练优化，支持迁移学习与小样本增强（弹性形变、灰度抖动）。

应用场景：肝脏CT分割、多模态PET-MRI融合。

MONAI（Medical Open Network for AI）

功能：医学影像处理全流程支持（数据加载、联邦学习、3D模型部署）。

特点：集成DICOM/NIfTI标准化接口，与ITK/SimpleITK生态兼容。

应用场景：跨医院联合训练脑卒中分割模型。

多模态与通用模型库
DeepHealth Toolkit

功能：覆盖14种医疗用例的预测模型（如乳腺癌分类、肺结节检测）。

特点：支持HPC异构计算，优化医学影像处理效率。

TorchXRayVision

功能：胸部X光数据集与预训练模型库（肺炎、肺结核分类）。

特点：提供标准化数据接口，支持模型微调与可视化。

AI赋能模块

新功能
数据预处理Agent

功能：自动化清洗、标准化医学数据（如电子病历、影像元数据）

核心模式：Plan-and-Execute [[1]]

步骤1：通过LLM生成数据清洗规则（如缺失值处理、格式标准化）

步骤2：调用Pandas/NumPy执行批处理 [[3]]

步骤3：生成数据质量报告（含异常值分布、字段完整性）

- 使用deploy-tool固化数据清洗流程，支持一键部署到昇腾环境 [[2]]

- 通过ATC工具将模型转换为离线JSON文件进行参数验证 [[1]]

多模态分析Agent

功能：融合文本（病历）、影像（CT/MRI）、时序数据（生命体征）

核心模式：ReAct [[2]]

步骤1：通过LLM提取文本中的关键症状描述

步骤2：调用MONAI处理医学影像特征 [[6]]

步骤3：使用PyHealth进行时序数据关联分析 [[3]]

- 基于MONAI Deploy实现医学影像AI的容器化部署 [[6]]

- 通过OpenVINO优化Transformer模型推理性能 [[9]]

知识推理Agent

功能：基于医学指南与文献的自动推理（如疾病诊断建议）

核心模式：工具调用（Tool Use） [[6]]

步骤1：检索PubMed/ClinicalTrials.gov最新文献

步骤2：通过LLM生成假设（如"缺氧与血红蛋白关系"）

步骤3：调用GraphRAG验证假设 [[5]]

- 集成OpenMEDLab浦医的下游任务范例与测试数据 [[4]]

- 使用Intel Extension for PyTorch加速知识图谱训练 [[9]]

隐私保护Agent

功能：数据脱敏与联邦学习支持

核心模式：结构化Prompt工程 [[7]]

步骤1：通过正则表达式识别敏感字段（如患者ID）

步骤2：调用Faker生成匿名化数据

步骤3：部署PySyft联邦学习节点 [[3]]

- 基于英特尔锐炫™显卡的OpenVINO工具套件实现高效脱敏 [[9]]

- 使用deploy-tool自动化联邦学习节点配置 [[2]]

可视化Agent

功能：交互式数据看板（支持3D医学影像渲染）

核心模式：反思-行动循环（ReAct） [[2]]

步骤1：通过LLM生成可视化建议（如"展示高原病发病率热力图"）

步骤2：调用Plotly/Dash构建动态图表

步骤3：集成ITK/VTK实现DICOM影像渲染 [[6]]

- 通过NVIDIA Video Codec SDK加速影像编解码 [[8]]

- 使用东软PACS/RIS系统的三维可视化模块 [[5]]

自动化报告Agent

功能：生成符合科研规范的医学分析报告

核心模式：模板驱动生成（Template-based） [[4]]

步骤1：通过LLM提取关键结论（如"高原人群血红蛋白均值上升"）

步骤2：调用Jinja2填充预设模板（含图表引用）

步骤3：输出PDF/Markdown格式报告

- 结合Anaconda的可信AI工具链实现报告自动化 [[10]]

- 使用商汤SenseCare平台的多模态数据整合能力 [[3]]

数据服务申请

申请流程
graph TD
    classDef default fill:#D9E4F1,stroke:#6C757D;
    classDef decision fill:#E0B0FF,stroke:#7F5283;

    A[提交申请] --> B((审核))
    B -->|伦理审查| C[数据脱敏]
    B -->|拒绝| D[反馈修改]
    C --> E[生成访问密钥]
    E --> F[数据沙箱访问]

    class B decision
处理步骤
决策点
数据服务登录

请登录后提交您的数据服务申请

忘记密码？ | 申请账号